基于蟻群算法的物流車輛路徑優(yōu)化問題的研究(參考版)
2025-03-12 14:16本頁面
【正文】 2023年 3月 29日星期三 2時(shí) 11分 22秒 14:11:2229 March 2023 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 29日星期三 下午 2時(shí) 11分 22秒 14:11: 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 :11:2214:11Mar2329Mar23 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 , March 29, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 3月 29日星期三 2時(shí) 11分 22秒 14:11:2229 March 2023 1空山新雨后，天氣晚來秋。 2023年 3月 29日星期三 下午 2時(shí) 11分 22秒 14:11: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 14:11:2214:11:2214:11Wednesday, March 29, 2023 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 14:11:2214:11:2214:113/29/2023 2:11:22 PM 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 下午 2時(shí) 11分 22秒 下午 2時(shí) 11分 14:11: 沒有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 2023年 3月 下午 2時(shí) 11分 :11March 29, 2023 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 :11:2214:11:22March 29, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見青山。 :11:2214:11Mar2329Mar23 1故人江海別，幾度隔山川。 , March 29, 2023 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 運(yùn)行過程界面 一次仿真運(yùn)行的結(jié)果 原文結(jié)果 多配送中心的車輛路徑問題 MDVRP 所謂 的多配送中心的車輛路徑問題，就是顧客點(diǎn)的配送工作不再僅由一個(gè)配送中心發(fā)出的車輛完成配送，而是由分散的多個(gè)配送中心供給的一種形式 。 避免無可行解的策略 CVRP實(shí)例 仿真 下面 通過一個(gè)實(shí)例，進(jìn)行仿真試驗(yàn)，檢驗(yàn)上述算法的有效性及具體性能。 2)螞蟻 初始分布均勻策略：在每次迭代前，將螞蟻隨機(jī)均勻分布于各個(gè)結(jié)點(diǎn)，從而增加發(fā)現(xiàn)可行解的機(jī)會(huì) 。 1 可行解結(jié)構(gòu)的區(qū)別 在求解 TSP問題中，每只螞蟻所構(gòu)造出來的路徑均是一個(gè)可行解，但在 VRP問題中，每只螞蟻所構(gòu)造的回路僅是可行解的“零部件” 3 在 VRP 問題中，每只螞蟻所構(gòu)造的回路僅是可行解的一個(gè)組成部分，各螞蟻所構(gòu)造的回路可能能夠組成一些可行解，但也可能一個(gè)可行解都得不到 。 2 allowedk 的區(qū)別在 TSP中 ，螞蟻轉(zhuǎn)移時(shí)只需考慮路徑的距離和信息濃度即可 ，但在 VRP中 ， 螞蟻轉(zhuǎn)移時(shí)不但要考慮上述因素 ， 還需要考慮車輛容量的限制 。當(dāng)所有螞蟻均完成一次循環(huán)時(shí)，信息素更新采用如下規(guī)則： 蟻群算法應(yīng)用實(shí)例 以 30個(gè)城市 TSP問題為例，說明蟻群算法的應(yīng)用。 局部更新是為了避免所有螞蟻都選擇同一條路徑。 改進(jìn)算法的信息素 局部更新規(guī)則 其中， γ 稱為學(xué)習(xí) 率， δ 稱為揮發(fā)因子。 ρ 表示信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，則 1ρ 表示信息素殘留因子，為了防止信息的無限積累， ρ 的取值范圍為： ρ 含于 [0,1) 根據(jù) 信息素更新策略的不同， Dorigo M 提出了三種不同的基本蟻群算法模型，分別稱之為 AntCycle 模型、 AntQuantity 模型及AntDensity模型 的不同求法：)(其主要區(qū)別在于kij t??AntCycle 模型 AntQuantity模型 AntDensity模型 ? α 值的大小表明留在每個(gè)結(jié)點(diǎn)上的
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